Kỹ Thuật Mở Rộng Cơ Sở Dữ Liệu: Giải Pháp Quan Trọng Cho Các Dự Án Lớn
Khi số lượng người dùng ứng dụng của bạn ngày càng gia tăng, lượng dữ liệu mà ứng dụng xử lý cũng tăng theo, và như vậy, cơ sở dữ liệu của bạn có thể trở nên quá tải. Đây chính là thời điểm mà việc mở rộng cơ sở dữ liệu (scale database) trở nên cần thiết.
Giới thiệu về Mở Rộng Cơ Sở Dữ Liệu
Có hai chiến lược chính trong việc mở rộng cơ sở dữ liệu mà bạn có thể áp dụng: Mở rộng theo chiều dọc (Vertical Scaling) và Mở rộng theo chiều ngang (Horizontal Scaling). Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những khái niệm và cách thức triển khai của hai mô hình này.
1. Mở Rộng Theo Chiều Dọc (Vertical Scaling)
Định Nghĩa:
Vertical Scaling là hình thức tăng cường khả năng của một máy chủ duy nhất bằng cách nâng cấp phần cứng của máy chủ đó, ví dụ như tăng RAM, CPU hay ổ cứng.
Hiện nay, có các máy chủ cơ sở dữ liệu rất mạnh, chẳng hạn như Amazon RDS, cho phép dung lượng lên tới 24 TB RAM. Điều này giúp lưu trữ và xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Ví Dụ Thực Tế:
StackOverflow vào năm 2013 từng ghi nhận hơn 10 triệu người truy cập mỗi tháng với chỉ một máy chủ cơ sở dữ liệu duy nhất.
Ưu Điểm:
- Quản lý dễ dàng hơn vì chỉ cần quan tâm đến một máy chủ duy nhất.
Nhược Điểm:
- Giới hạn phần cứng: Khi bộ phận nâng cấp bị giới hạn, việc mở rộng sẽ không thể thực hiện được.
- Chi phí cao: Nâng cấp phần cứng có thể rất tốn kém.
- Nguy cơ điểm thất bại đơn lẻ: Nếu máy chủ gặp sự cố, toàn bộ ứng dụng sẽ không thể hoạt động.
Thời Điểm Nên Sử Dụng Vertical Scaling:
- Khi chỉ cần một mức tăng nhẹ về khả năng xử lý và không có nguy cơ tăng đột biến về dữ liệu.
2. Mở Rộng Theo Chiều Ngang (Horizontal Scaling)
Định Nghĩa:
Horizontal Scaling là phương pháp tăng cường khả năng của hệ thống bằng cách thêm nhiều máy chủ cơ sở dữ liệu.
Hình Ảnh So Sánh:
- Sự khác biệt giữa Vertical và Horizontal Scaling sẽ được thể hiện qua hình ảnh mô tả sự mở rộng.
Ưu Điểm:
- Khả năng mở rộng cao: Bạn có thể dễ dàng thêm nhiều máy chủ để đáp ứng nhu cầu tăng dữ liệu.
- Độ tin cậy tốt hơn: Giảm thiểu rủi ro do có nhiều máy chủ hỗ trợ.
Nhược Điểm:
- Quản lý phức tạp: Cần quản lý nhiều máy chủ và cách phân chia dữ liệu.
- Khó khăn trong việc điều chỉnh ứng dụng nếu không được xây dựng với hướng mở rộng Horizontal từ đầu.
Thời Điểm Nên Sử Dụng Horizontal Scaling:
- Khi cần xử lý một khối lượng dữ liệu lớn hoặc có tần suất truy vấn cao.
- Khi yêu cầu hệ thống cần khả năng mở rộng và độ ổn định cao.
2.1. Phân Mảnh Dữ Liệu (Sharding)
Sharding chia nhỏ cơ sở dữ liệu lớn thành các phần nhỏ hơn gọi là shard. Mỗi shard có schema giống nhau nhưng chứa dữ liệu độc nhất.
Ví dụ, dữ liệu người dùng sẽ được phân bổ theo UserID, bằng một hàm băm như UserID % 5.
Ưu Điểm:
- Cải thiện hiệu suất: Giảm tải lên mỗi máy chủ.
- Khả năng mở rộng: Dễ dàng thêm shard mới khi cần.
Nhược Điểm:
- Resharding: Cần tái cấu trúc dữ liệu khi shard bị quá tải.
- Celebrity Problem: Một số shard có thể chịu tải quá lớn do lượng truy cập không đều.
- Join và Denormalization: Khó khăn trong việc thực hiện các thao tác JOIN dữ liệu giữa các shard.
2.2. Sao Chép Dữ Liệu (Replication)
Định Nghĩa:
Database Replication là kỹ thuật sao chép dữ liệu từ một master database đến các slave database. Master chỉ hỗ trợ các thao tác ghi, còn slave phục vụ các yêu cầu đọc.
Kết Luận
Việc mở rộng cơ sở dữ liệu là một trong những khía cạnh quan trọng trong Thiết kế Hệ thống. Hai chiến lược mở rộng chính đã được trình bày ở trên có ưu nhược điểm riêng, và tùy vào nhu cầu cụ thể mà bạn có thể áp dụng. Hy vọng bài viết này giúp bạn có được cái nhìn rõ hơn về việc mở rộng cơ sở dữ liệu trong các dự án lớn.
Theo dõi mình trên Facebook "CLB Lập trình - THPT Ngọc Tảo" hoặc kênh Youtube "Tờ Mờ Sáng học Lập trình" để cùng nhau học tập và chia sẻ những kiến thức công nghệ và lập trình miễn phí nhé!
Hẹn gặp lại 👋
source: viblo
